ai-baby-monitor 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍

ai-baby-monitor 是一个基于本地视频流和大型语言模型（LLM）的婴儿监视系统。该系统通过实时监控婴儿的视频流，依据预设的安全规则，当检测到潜在危险时，会发出提示音提醒照看者。系统强调隐私保护，所有数据处理都在本地进行，不会将数据发送到网络。

项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 视频处理：使用 Python 的 OpenCV 库处理视频流。
• 大型语言模型：通过 vLLM 框架使用 Qwen2.5 VL 模型进行自然语言处理。
• 实时性：通过 Docker 容器化和 Redis 作为消息队列来保证系统的实时响应。
• 用户界面：使用 Streamlit 框架构建实时更新的 dashboard。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装前，确保您的系统中已经安装以下软件和依赖项：

• Docker 和 Docker Compose
• Python 3.12 及以上版本 -pip（Python 包管理器）

安装步骤

第一步：克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/zeenolife/ai-baby-monitor.git
cd ai-baby-monitor

第二步：配置环境变量

将项目中的 .env.template 文件复制为 .env 文件，并根据实际情况编辑相关配置：

cp .env.template .env

第三步：构建并启动服务

在终端中执行以下命令来构建和启动 Docker 容器：

docker compose up --build -d

该命令会下载和构建所需的 Docker 镜像，并以后台模式启动服务。

第四步：启动监视器

由于在 Docker 容器中播放声音较为复杂，因此监视器需要在宿主机上运行。执行以下命令来启动监视器：

uv run scripts/run_watcher.py --config-file configs/living_room.yaml

这里假设您要监视的房间配置文件为 living_room.yaml。

第五步：打开 Dashboard

在浏览器中输入以下地址打开 dashboard：

http://localhost:8501

您也可以在手机上访问该地址。

注意事项

• 第一次运行时，系统会下载模型文件（大约 6 GB），构建 Docker 镜像，这个过程可能需要几分钟的时间。
• 确保在 .env 文件中正确配置了所有必要的环境变量。

遵循以上步骤，您应该能够成功安装和配置 ai-baby-monitor 系统。